大数据提供监测技能供需变化的新方法

国际的 劳动 组织 国际劳工组织工作纸75 2022年8月 使用在线空缺和工作 申请人的数据到学习技能 动力学 作者/FidelBennett,VeronicaEscudero,HannahLiepmann,AnaPodjanin 版权所有@国际劳工组织2022 这是根据知识共享署名3.0IGO许可证分发的开放获取作品（http://I creativecommons.org/licenses/by/3.0/igo）。用户可以重复使用、共享、改编和构建原始作品，甚至用于商业目的，如许可证中所述。国际劳工组织必须明确记为所有者 在原创作品中，不允许在用户作品中使用国际劳工组织的标志。 翻译如果需要翻译本作品，则必须添加以下免责声明以及 归因：此转译并非由国际劳工局(ILO)创建，不应被视为 改编如果对本作品进行改编，必须添加以下免责声明 署名：这是对国际劳工局(ILOJ.Responsibiwty)原创作品的改编 因为在改编中表达的观点和意见完全取决于改编的作者 并且未得到国际劳工组织的认可。 所有关于权利和许可的问题都应提交至国际劳工组织出版物（权利和许可），CH-1211 瑞士日内瓦22，或通过电子邮件发送至rights@ilo.org。 国际标准书号：9789220376614（印刷版）国际标准书号：9789220376621（网络-pdf）国际标准书号：9789220376638（电子版）国际标准书号：9789220376645（手机） 国际标准书号：9789220376652(html)ISSN:2708-3446 https://doi.org/10.54394/EWWE6877 国际劳工组织出版物中使用的名称符合联合国惯例，并且joedaojanaosiemuojurdoAuejouojssaudxaapAdrouopuaarearejouogeruasaudaa 国际劳工局关于任何国家、地区或领土或其当局的法律地位，或关于其边界的划定。 署名文章、研究和其他贡献中表达的意见的责任完全由 其作者，出版并不构成国际劳工局对其中所表达观点的认可。 提及公司名称和商业产品和流程并不意味着他们的认可 国际劳工局，以及任何未提及特定公司、商业产品或专业人士 cess并不是不赞成的迹象。 国际劳工组织工作文件总结了国际劳工组织正在进行的研究成果，并力求激发对与劳动世界相关的一系列问题的讨论，欢迎对本国际劳工组织工作文件发表评论，并可发送至 出版授权：RichardSamans，研究总监 建议引用： 研究技能动态，国际劳工组织第75号工作文件（日内瓦，国际劳工组织）， 01>国际劳工组织第75号工作文件 抽象的 我们评估关于职位空缺和求职委员会申请的在线数据是否是研究欧洲和美国以外的人才动态的合适来源，那里有丰富的文献研究了技能 动态使用在线空缺数据。然而，对于其他国家来说，关于技能动态的知识却很少，ir- 根据他们的发展水平，我们首先提出了一个分类法，系统地汇总了三大类技能认知、社会情感和手动技能，以及十四种常见的观察和 可识别的技能子类别，我们根据通过关键字识别的独特技能和 发展中经济体和新兴经济体的市场现实，并适应在线职位空缺和申请人 在线空缺和申请人数据中的技能分类，从而捕捉供应和需求 边。使用来自工作委员会Buscojobs的乌拉圭数据实施该方法，我们分配技能 64%的求职者就业期和94%的职位空缺。我们认为这是一个成功的实现，因为被利用的文本信息通常不遵循标准化格式 。这 我们方法的优势在于它依赖于目前在全球许多国家可用的数据 世界，从而允许针对特定国家的分析，而无需假设不同国家的职业技能包是相同的。据我们所知，我们是第一个探索这个应用程序的人 新兴经济体背景下的方法。 关于作者 FidelBennett是智利大学的经济学家，目前是BolsaNacionalde的负责人 智利劳工部的Empleo（国家就业机构）。他还曾在智利大学和智利教育部担任经济专家，并在 作为国际劳工组织顾问的不同研究项目，他的研究重点是劳动经济学、教育经济学和公共干预的影响。 VernicaEscudero于2008年加入国际劳工组织研究部，如今她是劳动力市场趋势和政策评估部门的负责人，自2021年3月起，她正在任职 作为加州大学伯克利分校CEGA（全球有效行动中心）的访问学者。 经济学博士，专门研究劳动力市场和社会政策的分析和评估，她的 目前的研究侧重于评估劳动力市场和社会政策对工作质量的有效性 它们的有益效果，最近，她一直在探索与培养所需技能相关的主题 有效过渡到体面劳动，重点关注中低收入国家 她拥有关于职位空缺和劳工门户网站申请的在线数据，拥有巴黎经济学院和社会科学高等研究院(EHESS)的经济学博士学位。 在劳动经济学和应用微观经济学中，重点研究劳动力市场政策和结构变化如何影响边缘化群体融入优质就业，她观察到 在柏林洪堡大学获得博士学位，她还在那里为合作研究工作 “理性与竞争”中心，IZAResearchAffiate，访问研究员 加州大学伯克利分校研究与就业研究所和 纽伦堡就业研究(IAB) AnaPodjanin是日内瓦国际劳工组织企业部的技术官员。她于2015年加入国际劳工组织，此前曾在研究、统计和就业部工作 ket统计和识别技能的新方法需要预期。 02>国际劳工组织第75号工作文件 目录 抽象的01 关于作者01 介绍50 评估欧洲和美国以外的技能：技能分类 我的研究目的80 数据和描述性统计17 2.1申请人和空缺数据的覆盖范围和适用性，以识别和衡量技能 变量18 2.2Buscojobs求职者的数据19 2.3Buscojobs职位空缺数据EZ 技能分类的实证实施28 3.1文本挖掘模型28 3.2变量编码的评估30 3.3源类型的相关性以及与基于O-NET的结果的比较是 结论38 附件 66 参考 44 致谢 50 EO >国际劳工组织第75号工作 图列表 图1.2010-2020年特定年份加入Busco/obs的绝对人数 20 图2.年龄分布、Buscojobs申请人数据库与家庭调查的比较 数据，2020 21 图3.求职者就业阶段的职业分布比较 2020年全国职业就业分布（%） 22 乌拉圭家庭调查数据的分布（2010-2020） 23 图5，每年发布的绝对职位数量 24 图6：Buscojobs职位空缺的职业分布比较 26 图7.Buscojobs职位在职位空缺数据中的代表性，相对于occupa- 乌拉圭家庭调查数据的分布（2010-2020） 27 EE 图9.认知、社会情感和手工技能的相对重要性在一位数 职业水平，比较O-NET数据和Busco/obs申请人数据（2019年） 36 04 >国际劳工组织第75号工作 表列表 表1.技能、关键词和来源的分类 10 表2.对实证实施成功的评价，所有年份 31 表3.已识别技能子类别数量与数量之间的相关性 文本描述中可用的单词数，所有年份 32 表4.空缺和申请人数据中已识别的关键字/表达的数量，at- 归因于不同类型的来源（所有年份的绝对值和百分比） 东 表A1。2020年行业分布比较，Buscojobs职位空缺与 住户调查数据 39 表A2。每个技能子类别的初始关键字和表达式字典（西班牙语） 40 表A3，关键词的同义词词典（西班牙语） 41 05>国际劳工组织第75号工作文件 介绍 技术进步和贸易等重大变革现象正在塑造劳动力市场。在这个过程中，技能是一个重要因素。它们影响劳动力市场转型的变化 对不同工作和职业的相对需求。例如，如果某项工作或职业严重依赖与新技术相辅相成的技能，那么对特定工作或职业的需求就会增加。那 如果一项工作或职业需要替代技术的技能，那么同样的需求就会下降 创新。因此，技能会影响当代劳动力市场中某些工人群体的相对弹性，以及其他群体的相对脆弱性。 技术被发现可以替代可以常规化的工作，并补充非常规的分析和交互工作（Autor、Levy和Murnane2003；Goos、Manning和 Salomons2014）。然而，最近， 在美国，对非常规分析工作不断增长的需求已经逆转（Beaudry、Green、 和沙2016）。一些研究预测，人工智能和机器人技术也将取代非常规 和Zierahn2016）或强调可能的创造就业潜力（NGbler2016）。鉴于劳动力市场存在系统性差异，将研究结果外推到美国和欧洲会产生误导 直接发往其他国家。然而，新兴和发展中的技能动态知识稀缺 边缘将有助于了解需要哪些政策响应来更好地准备工人和 在本文中，我们评估了有关职位空缺和申请工作委员会（或工作门户）的在线数据 到目前为止一直专注于。这种方法的优点是它依赖于当前可用的数据 世界上许多国家，从而允许进行特定国家的分析，而无需假设不同国家的职业技能是相同的。另一个显着特点是能力研究跨时间的详细技能动态，代表劳动力需求和供应。这重新 新兴和发展中经济体的数据。最后，据我们所知，我们是第一个在新兴经济体背景下探索这种方法的人。 这项研究涉及越来越多的文献，该文献使用来自美国的在线空缺数据来研究 与技能动态相关的问题，因为我们在 在新兴经济体中。Deming和Kahn(2018)调查认知和社交技能的核心作用 预测当地劳动力市场的职业工资差异。他们的研究结果表明，企业间员工薪酬和企业绩效的差异确实与这两者的需求有关 。 技能，其他三项研究表明，经济衰退加速了对技能的需求的变化，因为它们提供公司有机会升级技能要求以应对新技术。这些效果是 在常规认知职业中更为明显，这些职业也表现出相对工资增长（Hershbein和Kahn2018），在可用工人供应激增的州和职 业中 最后，Deming和Noray(2020)使用在线职位空缺数据来研究科学、技术、工程和数学(STEM)专业的技能要求和技能回报。他们发现，STEM专业大学毕业生的收入溢价在进入劳动力市场时最高，但迅速下降，这促使这些毕业生在获得经验的同时离开技术密集型领域。除了来自社会科学的其他参考资料（在par- 特别是关于技能偏向技术变革的文献，例如参见Acemoglu和Autor2011）和心理学（例如参见Almlund等人2011）。 06>国际劳工组织第75号工作文件 情感和手动以及14个常见的可观察和可识别的技能子类别，我们根据通过关键字和表达式识别的独特技能来定义这些子类别。我们的目标是获得一个 全面而简洁的分类法，适合发展中国家和地区的劳动力市场现实 Buscoobs是乌拉圭最大的私人求职门户网站，我们的数据包括上传的全部内容 和劳动力市场传记）和需求方（以公司发布的职位空缺的形式）。利用公司发布的招聘广告的丰富的开放文本描述和申请人的就业历史，我们预先支持 处理文本，提炼和分析与给定技能相关的关键字和表达方式。为此，我们使用 我们使用三种类型的指标：首先，观察的份额（职位空缺和申请人的工作时间） sified根据他们的技能内容；第二，这些数据的代表性和偏倚程度 与整体劳动力市场的比较，以及随着时间推移的稳定性；最后，有可能 上下文和被忽视的，尤其是手工技能。 为了预览我们的经验结果，我们发现我们的NLP模型在 我们可以根据技能要求来描述的观察结果（职位空缺和申请人的工作时间） 以及人们拥有的技能。一旦我们另外考虑同义词，结果就会显着改善 -ddejosuanJadguauiKwoouoxe1slispaujap-audanoulpapnpusuossadxapuesprowaxaupo1 Cants的工作咒语和94%的职位空缺至少被分配到我们的14个技能子类别中的一个。这个 意味着我们可以对有意义数量的观察进行分类，考虑到这一点尤其值得注意 我们使用的自由文本描述中可用的信息质量存在很大的异质性 其他国家的来源。通过训练预 辞典模型。例如，我们讨论了使用技能分类作为基准的潜力 我们还发现，我们的数据并不能完全代表该国的劳动力，基于